基于改进BP神经网络的厌氧发酵产气量预测模型

发布时间：2018-05-06 02:06

  本文选题：沼气工程 + 厌氧发酵　； 参考：《环境工程学报》2016年10期

【摘要】：为准确预测大中型沼气工程日产气量,采用改进BP神经网络算法,引入动量和自适应调节学习率,根据厌氧发酵机理以及实际工程运行状况,建立以温度、TS浓度以及pH值作为输入层节点,沼气日产气量为输出层节点的预测模型。利用实验获取的150组数据作为模型的训练样本和测试样本,通过Matlab软件进行仿真,结果表明,改进的BP神经网络对沼气的日产气量具有良好的预测能力,建立的沼气日产气量预测模型不仅收敛速度快而且精度高,150组数据的平均预测准确率为84.02%。
[Abstract]:In order to accurately predict the daily gas production of large and medium-sized biogas projects, an improved BP neural network algorithm was used to introduce momentum and adaptive learning rate, according to the anaerobic fermentation mechanism and the actual engineering operation situation. A prediction model with temperature TS concentration and pH value as input layer node and biogas daily gas production as output layer node was established. Using the 150 groups of experimental data as the training and test samples of the model, the simulation results show that the improved BP neural network has a good ability to predict the daily gas production of biogas by using the Matlab software, and the simulation results show that the improved BP neural network has a good ability to predict the daily gas production of biogas. The prediction model of biogas daily gas production not only converges fast but also has high accuracy. The average prediction accuracy of 150 groups of data is 84.02.
【作者单位】： 南京农业大学工学院;南京绿鼎新能源有限公司;
【基金】：江苏省自然科学基金(青年基金)资助项目(BK20130696) 世界银行项目(A2-B10-CS-2009-001)
【分类号】：S216.4;X713

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本文编号：1850283